Citizen Science apl. Prof. Dr. Christian Thiel Komm. Leiter der Abteilung Datenanalyse und -intelligenz am DLR-Institut für Datenwissenschaften Jena • Citizen Science als Option der Wissenschaftskommunikation und Ausbildung sowie Förderung von Open Innovation • Integrative Erdbeobachtung: Zusammenführung von Citizen Science und Fernerkundung sowie Entwicklung und Anpassung kostengünstiger Technologien für Citizen Science Die Arbeitsgruppe befasst sich mit Methoden der proaktiven Akzeptanzforschung beispielsweise in Form von prozeduraler Teilhabe und Enabling aller Beteiligten unter Berücksichtigung der Human Factors. Technologische Lösungen können dabei helfen, aktuelle und zukünftige ökonomische und gesellschaftliche Herausforderungen zu bewältigen. Für den Erfolg der Transformation ist damit essentiell, dass technologische Trends in Innovationen überführt werden und dass der Transformationsprozess von allen beteiligten Akteuren der Gesellschaft getragen wird. Insofern hängt der Erfolg innovativer Technologien stark von der Akzeptanz der intendierten Nutzer der technologischen Lösungen ab. Daher zielt der Forschungsbereich auf die Bündelung der Kompetenzen aus Gesellschaft und Wissenschaft ab, um Trends im Forschungs- und Entwicklungsbedarf frühzeitig aufzunehmen, gemeinsam mit den Verteilte Intelligenz und Open Innovation relevanten Akteuren zu entwickeln und so die Grundlage für erfolgreiche Verteilte Intelligenz und Open Innovation zu schaffen. Zudem können diese Methoden im Rahmen der politischen Bildung oder der Wissenschaftskommunikation zum Einsatz kommen, wie beispielsweise beim BMBF Projekt SensipoV: Sensibilisierung für politische Voreingenommenheit im Umgang mit wissenschaftlicher Evidenz als Herausforderung für die Wissenschaftskommunikation. Das Projekt entwickelt ein interaktives Tool, mit dem Nutzer ihre politische Voreingenommenheit selbst einschätzen können. Auf Grundlage gesicherter Daten bewerten sie faktenbasierte Fragen zu polarisierenden Themen. Die Antworten zeigen ein Muster, das die persönliche Voreingenommenheit sichtbar und quantifizierbar macht. Ein durch repräsentative Befragungen ermittelter Referenzwert hilft dabei, die Ergebnisse einzuordnen. Der zweite zentrale Schwerpunkt der Arbeitsgruppe ist die Entwicklung und Anpassung kostengünstiger und zielgruppenangepasster Technologien zur Erhebung und Auswertung wissenschaftlich und wirtschaftlicher verwertbarer Datensätze, die nicht zuletzt für die Entwicklung innovativer datenbasierter Produkte eine Grundvoraussetzung sind. Bei der Entwicklung dieser Technologien werden insbesondere die Aspekte Datenqualität, Datenquantität, Datenannotation und Standardisierung berücksichtigt. Abb. 1. Symbiose aus Wissenschaft und Gesellschaft - Citizen Science aus Sicht einer KI (DALL.E). 156 — FORSCHUNG
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